Evaluation of conductor rupture classification metrics using clustering and supervised algorithms (2024)
- Authors:
- USP affiliated authors: VIEIRA JÚNIOR, JOSÉ CARLOS DE MELO - EESC ; LOPES, GABRIELA NUNES - EESC ; SILVA, MAURÍCIO PAVANI DA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1016/j.epsr.2024.110531
- Subjects: DISTRIBUIÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA; GERAÇÃO DE ENERGIA ELÉTRICA; ENGENHARIA ELÉTRICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Amsterdam, Netherlands
- Date published: 2024
- Source:
- Título: Electric Power Systems Research
- ISSN: 0378-7796
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 233, Article number 110531, p. 1-3, 2024
- Status:
- Artigo possui versão em acesso aberto em repositório (Green Open Access)
- Versão do Documento:
- Versão submetida (Pré-print)
- Acessar versão aberta:
-
ABNT
LOPES, Gabriela Nunes e SILVA, Mauricio Pavani da e VIEIRA JÚNIOR, José Carlos de Melo. Evaluation of conductor rupture classification metrics using clustering and supervised algorithms. Electric Power Systems Research, v. 233, p. 1-3, 2024Tradução . . Disponível em: https://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110531. Acesso em: 02 abr. 2026. -
APA
Lopes, G. N., Silva, M. P. da, & Vieira Júnior, J. C. de M. (2024). Evaluation of conductor rupture classification metrics using clustering and supervised algorithms. Electric Power Systems Research, 233, 1-3. doi:10.1016/j.epsr.2024.110531 -
NLM
Lopes GN, Silva MP da, Vieira Júnior JC de M. Evaluation of conductor rupture classification metrics using clustering and supervised algorithms [Internet]. Electric Power Systems Research. 2024 ; 233 1-3.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110531 -
Vancouver
Lopes GN, Silva MP da, Vieira Júnior JC de M. Evaluation of conductor rupture classification metrics using clustering and supervised algorithms [Internet]. Electric Power Systems Research. 2024 ; 233 1-3.[citado 2026 abr. 02 ] Available from: https://dx.doi.org/10.1016/j.epsr.2024.110531 - High-impedance faults phase classification using intelligent algorithms
- Evaluation of current transformers impact on harmonics caused by high impedance faults
- A feature selection and generalization analysis for high impedance fault classification based on Support Vector Machine
- High impedance fault location characterized by Fourier, Stockwell and Wavelet transforms
- Analysis of signal processing techniques for high impedance fault detection in distribution systems
- Analysis of high impedance faults current using Fourier, Wavelet and Stockwell Transforms
- Configurable stochastic model for high impedance faults simulations in electrical distribution systems
- High impedance fault location methods: review and harmonic selection-based analysis
- Analysis of the negative sequence voltage to detect conductor break in distribution systems
- Harmonic selection-based analysis for high impedance fault location using stockwell transform and random forest
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| Tipo | Nome | Link | |
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1-s2.0-S0378779624004176-... |
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